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Teoria della credibilità

Teoria della credibilità

Che cos'è la teoria della credibilità?

La teoria della credibilità si riferisce a strumenti, politiche e procedure utilizzate dagli attuari durante l'esame dei dati al fine di stimare il rischio. La teoria della credibilità utilizza modelli e metodi matematici per effettuare stime basate sull'esperienza, in cui "esperienza" si riferisce a dati storici.

La teoria della credibilità aiuta gli attuari a comprendere i rischi associati alla fornitura di copertura e consente alle compagnie assicurative di limitare la loro esposizione a sinistri e perdite.

Capire la teoria della credibilità

Le compagnie di assicurazione e gli attuari sviluppano modelli basati su perdite storiche, con il modello che tiene conto di una serie di ipotesi che devono essere verificate statisticamente per determinarne la credibilità.

Ad esempio, una compagnia di assicurazioni esaminerà le perdite precedentemente sostenute dall'assicurazione di un particolare gruppo di assicurati per stimare quanto potrebbe costare assicurare un gruppo simile in futuro.

Durante lo sviluppo di una stima, gli attuari selezionano prima una stima di base. Ad esempio, una compagnia di assicurazioni sulla vita può selezionare una tabella di mortalità come spina dorsale della sua stima di base, poiché i reclami sorgono solo quando l'assicurato muore. Gli attuari utilizzano una varietà di stime di base per coprire i diversi aspetti del tipo di polizza, compresi i prezzi che la compagnia assicurativa in genere addebita per la copertura.

Come la teoria della credibilità aiuta gli attuari

Una volta stabilita una stima di base, un attuario esaminerà le esperienze storiche della compagnia di assicurazione polizza per polizza. L'attuario studierà questi dati storici per vedere in che modo l'esperienza dell'assicuratore potrebbe essere stata diversa dall'esperienza di altre compagnie assicurative. L'esame consente all'attuario di creare pesi diversi in base alle varianze.

Ad esempio, potrebbe dividere gli automobilisti per età, sesso e tipo di auto; un giovane che guida un'auto veloce è considerato ad alto rischio e un'anziana alla guida di un'auto piccola è considerata un rischio basso. La divisione viene effettuata bilanciando i due requisiti che i rischi in ciascun gruppo siano sufficientemente simili e il gruppo sufficientemente ampio da consentire un'analisi statistica significativa dell'esperienza dei sinistri per calcolare il premio.

Questo compromesso significa che nessuno dei gruppi contiene solo rischi identici. Il problema è quindi escogitare un modo per combinare l'esperienza del gruppo con l'esperienza del rischio individuale per arrivare a un premio più appropriato. La teoria della credibilità fornisce una soluzione a questo problema.

La teoria della credibilità si basa in definitiva sulla combinazione di stime dell'esperienza da dati storici e stime di base per sviluppare formule. Le formule vengono utilizzate per replicare le esperienze passate e vengono quindi testate rispetto ai dati effettivi.

Gli attuari possono utilizzare un piccolo set di dati durante la creazione di una stima iniziale, ma in definitiva vengono preferiti set di dati di grandi dimensioni perché hanno una maggiore significatività statistica.

Tipi di credibilità

Teoria bayesiana

La statistica bayesiana è un metodo per comprendere le probabilità dei risultati sulla base della conoscenza dei risultati precedenti. Il teorema di Bayes consente di aggiornare o rivedere la comprensione del mondo quando arrivano nuove informazioni su eventi precedenti.

Nei metodi statistici standard, i risultati o le aspettative sono spesso descritti dal loro intervallo di confidenza o dalla probabilità che un risultato appaia come previsto (spesso impostato con un livello di confidenza del 95%). Poiché le statistiche bayesiane si basano invece su stime precedenti e successive dei possibili risultati, utilizza invece un "intervallo credibile" (di solito impostato anche su 95% di credibilità).

Teoria di Buhlmann

Simile al teorema di Bayes, la credibilità di Bühlmann si basa sull'esperienza passata per aggiornare le stime e fornire un intervallo credibile. Il modello di Bühlmann (a volte chiamato modello di Cape Cod ) applica effetti casuali all'esperienza precedente per ottenere una ponderazione proporzionale. Questo modello è utilizzato da attuari e compagnie di assicurazione per calcolare le proprie riserve di perdite.

Mette in risalto

  • La teoria della credibilità si riferisce a strumenti, politiche e procedure utilizzate dagli attuari quando esaminano i dati al fine di stimare il rischio.

  • La teoria della credibilità utilizza modelli e metodi matematici per effettuare stime basate sull'esperienza.

  • Il modello Buhlmann, o Cape Cod, è utilizzato dagli assicuratori per stimare un intervallo credibile per le loro riserve di perdite.

  • La teoria della credibilità aiuta gli attuari a comprendere i rischi associati alla fornitura di copertura e consente alle compagnie assicurative di limitare la propria esposizione alle perdite.

  • Gran parte della teoria della credibilità si basa sulla statistica bayesiana.

FAQ

Che cos'è la credibilità nella scienza attuariale?

Gli attuari e gli assicuratori utilizzano la teoria della credibilità per aiutare a stimare il numero di sinistri che si aspettano di pagare in un determinato anno e se i premi che ricevono dagli assicurati saranno sufficienti a coprire tali deflussi. La teoria consente loro di aggiornare le loro stime man mano che vengono ricevute nuove esperienze di sinistro e sinistri.

Che cos'è la teoria della credibilità della fonte?

In economia comportamentale, la teoria della credibilità della fonte afferma che è più probabile che le persone siano persuase da una fonte se considerata credibile. È il livello percepito di fiducia o competenza detenuto da una persona, e non ciò che effettivamente dice, che conta.

Chi ha sviluppato la teoria della credibilità?

La teoria della credibilità è spesso attribuita al lavoro di Thomas Bayes nel XVIII secolo. L'obiettivo della credibilità è fare previsioni più accurate degli eventi futuri (che sono incerti) incorporando nuove informazioni man mano che si presentano per aggiornare e rivedere tali previsioni.